16.04.2019

Wie Eveline Steinberger-Kern den Energiemarkt der Zukunft optimieren will

Der Energiemarkt der Zukunft ist dezentral. Eveline Steinberger-Kern bietet über das israelische Startup Fsight eine AI, welche die verschiedenen Versorger koordinieren soll. Im Interview erläutert sie die Hintergründe und das Potenzial der Technologie.
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Eveline Steinberger-Kern, Gründerin der Blue Minds Group. (c) Rafaela Pröll

Der Strom kommt nicht aus der Steckdose. Seit der industriellen Revolution im 19. Jahrhundert wird die Energieversorgung von zentralen Stellen sichergestellt. In Österreich deckt Wasserkraft bis zu 45 Prozent des Strombedarfs. Garantiert wird das durch Anlagen samt Energiespeicher in den Alpen.

Durch die moderne Technik im 21. Jahrhundert, dank der das eigene Haus durch PV oder Windräder zum lokalen und dadurch dezentralen Energieversorger wird, ist der Trend zur Dezentralisierung unumkehrbar. Doch auf welchen Grundlagen entscheidet man, zu welchem exakten Zeitpunkt und besten Konditionen Strom gekauft und verkauft wird? Eveline Steinberger-Kern und ihr Unternehmen FSIGHT haben eine AI-Software entwickelt, die das bewerkstelligen soll.

Weil sich der Energiesektor wandelt, von zentralen zu dezentralen Versorgungseinheiten, ergeben sich Verwerfungen am Markt und damit neue Möglichkeiten. Wieso führen Sie mit FISGHT ein Unternehmen, das in einer Nische – fast schon Forschungsbereich – des Energiesektors tätig ist?

Wir leben in einer Zeitenwende. Neue technologische Möglichkeiten ändern die Art wie wir leben, arbeiten und wie wir die Zukunft denken. Die Potentiale sind enorm. Alle Sektoren unserer Wirtschaft sind davon betroffen, und zunehmend der Energiesektor. Im Dezember haben wir uns nochmals vergrößert und konnten Christian Kern als Gesellschafter für die Blue Minds Group gewinnen. Wir bauen neue innovative Unternehmen, wir investieren in vielversprechende Tech-Teams und unterstützen die Industrie dabei, neue Skills, Talente und relevante Geschäftsmodelle für das digitale Zeitalter zu formen. Eines unserer vielversprechendsten Portfoliounternehmen ist das israelische Software-Start up FSIGHT, das 2015 in Tel Aviv von der Blue Minds gegründet wurde. Das Unternehmen und das Team sitzen in Israel, FSIGHT ist global ausgerichtet. Blue Minds ist der größte Aktionär der FSIGHT, Christian hat dort die Aufgabe des Chairman im Board of Directors übernommen.

+++Die Hintergründe zum Einstieg von Christian Kern bei Blue Minds+++

Was macht ihr Produkt denn konkret?

FSIGHT kreiert auf Basis von Artificial Intelligence eine völlig neue Art der Optimierung von Energienachfrage und zunehmend dezentraler Energieproduktion für das neue Energiezeitalter. Und dieses wird gar nicht mehr so lange auf sich warten lassen.

Vermissen Sie die Zeiten in Großkonzernen?

Die Zeit in Großkonzernen möchten wir alle drei Gesellschafter der Blue Minds nicht missen. Die Erfahrungen aus diesen Tätigkeiten sind wertvoll. Jetzt haben wir uns dem Aufbau agiler und innovativer junger Unternehmenseinheiten verschrieben.

Wovon erhoffen Sie sich eigentlich mehr: Vom Peer-to-Peer (Anm: Verbraucher) Geschäft oder den klassischen Stromlieferanten? Was ist dahingehend ihre Strategie?

Ich fürchte da gibt es kein entweder-oder. Denken wir nur an die Grid-Parität (Anm: Stromerzeugung zum selben Preis wie aus öffentlichem Netz) von Photovoltaik auch in unseren geografischen Breiten. EnBW, ein großer deutscher Energieversorger aus Baden Württemberg, baut gerade einen 175 MW Solarpark im Norden von Berlin, ohne einen Cent Förderung vom Staat dafür in Anspruch zu nehmen. Oder VW – der deutsche Autokonzern -hat angekündigt, 44 Mrd. Euro in Elektromobilität zu investieren und die Stromhandelstochter Elli gestartet. Der Stromversorger Innogy betreibt eine E-Carsharing Flotte mit 500 Autos in Warschau. Mit dezentraler Erzeugung und den immer wichtigeren ökonomischen Batteriespeichern wird Strom ganz anders konsumiert, als wir das heute noch gewohnt sind. Ein Stromkonzern produziert in Großkraftwerken Strom und verteilt es zentral über verschiedene Netzebenen an den Endkonsumenten. Es ist lediglich eine Frage der Regulierung, wann Strom in Energy-Communities optimiert konsumiert wird. Unterstützt wird die Dezentralisierung durch neue technische Möglichkeiten, Kundenbedürfnissen sehr präzise nachzukommen. Das ist letztlich auch eine Frage von Effizienzgewinnen. Aus den Projekten der FSIGHT sehen wir, dass damit bis zu 20 Prozent der Energiekosten gesenkt werden können. FSIGHT hat eine Energie AI-Software gebaut, die die Energieoptimierung für Betriebe und Haushalte völlig revolutioniert. Und wie hat Larry Page von Google mal so schön gesagt, als er von neuen Geschäftsmöglichkeiten in neuen Sektoren gesprochen hat: „Ihre Marge ist meine Chance“.

Gegenwärtig kann man den Eindruck gewinnen, dass ihr Produkt als Dienstleister den Stromlieferanten dienen soll, indem ihre AI-Plattform ihnen zu Hilfe kommen soll, zu bestmöglichen Zeiten und Konditionen Energie zu kaufen und verkaufen, richtig?

Ja, FSIGHT Energie-AI hat eine nachhaltig belastbare Systemarchitektur gebaut, mit der zukünftig Milliarden von Datenpunkten in Echtzeit verarbeitet werden können. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz sind unsere Algorithmen in der Lage aus der Historie von Verbrauchsdaten, Preispunkten und anderen wesentlichen Marktinformationen, die richtigen Handlungsoptionen für Verbrauch von Energie, für Zwischenspeicherung oder eben Verkauf an die Peer-Group oder den Großhandelsmarkt zu prognostizieren.

„In Europa verfolgen wir derzeit Projekte im Rahmen von F&E, weil die Regulierung noch keinen Roll-out erlaubt.“

Wie skalierbar ist ihr Produkt damit?

Heute finden wir ideale Marktbedingungen für die Energy-AI von FSIGHT, wie zum Beispiel in Kalifornien oder Australien. Dort sind wir auch bereits mit Projekten präsent. In Israel, in Maale und Gilboa, haben wir ein Leuchtturmprojekt in einem Kibbuz gestartet, in dem auch internationale Industriepartner beteiligt sind – aus Österreich mit Andritz und Verbund. In Europa verfolgen wir derzeit Projekte im Rahmen von F&E, weil die Regulierung noch keinen Roll-out erlaubt. Die Europäische Union bereitet diese aber bereits vor. Hier in Wien sind wir in einem Piloten mit Wien Energie im Viertel 2 und in Sachsen mit SPB.

Damit ihr Produkt funktioniert, braucht es eine bestehende Infrastruktur wie Datengewinnung, Anlagen, Kommunikationsinfrastruktur, Regulatorien, um diese Effizienzsteigerung zu vollziehen. Was erwarteten sie sich da für die Zukunft?  Immerhin ist der Smart-Meter nur ein Schritt zur vernetzten Infrastruktur.

Also, diese Aussage stimmt nur zum Teil. Wie gerade ausgeführt, die Regulierung ist eine Frage von Monaten, nicht von Jahren. Druck in Richtung rascher Regulierung kommt unter anderem aus der Automobilindustrie mit dem Umstieg auf Elektromobilität. Aber auch vom Einsatz neuer Technologie im Gebäudesektor. Überall, wo heute neue Wohnquartiere entstehen, wird das Thema Energieoptimierung in der Community bereits mitgedacht und miteingeplant. So entstehen etwa in Deutschland heute bereits ganze Stadtteile. Und schließlich ist die AI gesteuerte Energieoptimierung heute im betrieblichen Bereich bereits als Produkt skalierbar von FSIGHT vorhanden.

Wie stehen Sie eigentlich gegenüber Smart-Meter? Stichwort: Datenschutz und auf der anderen Seite die Notwendigkeit zur Energieeffizienz.

Datenschutz ist wichtig und ernst zu nehmen. Aber im Bereich der digitalen Zähler ist es aktuell wohl eher eine Ausrede dafür, den Strom- und Gasverbrauch weiter analog ablesen zu gehen. Darüber hinaus, wenn der Sektor sich mit der Einführung nur auf das Fernauslesen von Daten seiner Energiekunden beschränkt, ist das wohl zu kurz gegriffen. Das heißt, Smart Meter werden in ein paar Jahren nicht mehr diskutiert werden. Wir bezahlen ja auch völlig sorgenfrei mit Kreditkarten oder sind auf Social-Media Seiten präsent. Im Vergleich dazu mache ich mir bei Smart-Meter betreffend Datenschutz weniger Sorgen.

Welchen Benefit bietet ihr Produkt im Vergleich zu klassischen Forecasts (Anm: Voraussagen zum Verbrauch zur Einspeisung wie zB das Wetter)?

Der Einsatz eines AI gesteuerten Algorithmen-Sets von bis zu 35 verschiedenen Modellen, die den Forecast liefern, machen den Unterschied. Und zwar dann, wenn die Datenpunkte, die verarbeitet werden immer größer, immer präziser und immer zeit-aktueller verarbeitet werden müssen.

Sehen Sie die Firma immer als Dienstleister oder soll sie mal in eine ausführende Richtung gehen, als Anlagebetreiber oder als Versorger?

FSIGHT ist ein Energy-AI-Software Start-Up, das ein Service für die etablierte Industrie anbietet. Energieversorger sind unsere Kunden, aber genauso Wohnbauträger, Turbinenhersteller oder Autokonzerne.

„Aus Markterfahrungen und Technologie Trials lernen wir immens. Startups arbeiten ja heute ausschließlich so.“

Welche Märkte wollen sie eigentlich erschließen? Hinter Smart-Grids (Anm: Intelligente Energienetze, bei denen alle Akteure des Energiesystems über ein Kommunikationsnetzwerk miteinander verbunden sind) stehen weltweit verschiedene Absichten. Die Implementierung von erneuerbaren Energien ist unterschiedlich und die Netzinfrastrukturen unterscheiden sich auch. Zudem variiert die Energieversorgung von Land zu Land sehr stark. (Wasserkraft, Windenergie, Atomkraft, PVs, Kohle, etc.)

Ursprünglich hatte FSIGHT den Marktschwerpunkt in Israel (Heimmarkt) und natürlich auch in Europa. Marktchancen in anderen liquiden Märkten und Regionen lassen wir aber natürlich nicht liegen. Unsere Lösung ist nach sehr geringem Kalibrierungsaufwand global einsetzbar. Wir haben etwa kürzlich mit Solaria, einem führenden amerikanischen Solar PV Anbieter, ein Pilotprojekt in der Bay Area gestartet, in dem wir ein PV & Storage Home Kit anbieten. Ebenso in Australien mit Veida Clean Energy, einem dezentralisierten Energieanbieter. Dort entwickeln wir in einem perfekten Marktumfeld eine selbstoptimierende Energy-Community. In Asien bedienen wir schon länger Kunden im Bereich Forecasting. Aus diesen verschiedenen Markterfahrungen und Technologie Trials lernen wir immens. Startups arbeiten ja heute ausschließlich so. Zunächst gibt es ein proof of concept, bevor es an die Marktausrollung und damit Skalierung geht.

Für welche Art von Energieversorgung ist ihr Produkt an besten geeignet? Der Energieversorungsmix ist weltweit sehr unterschiedlich.

Es ist das perfekte Optimierungstool für den Energiemarkt von morgen. Dezentrale Erzeugungseinheiten sind heute ein Faktum, ebenso stationäre und mobile Batteriespeichereinheiten und Mikrogrids. Der Energiemix wird mit der Dezentralisierung zunehmend erneuerbar.

Was macht Ihren Algorithmus besser, als den der anderen?

Jahrzehntelange Erfahrung von Softwarespezialisten in unserem israelischen Entwicklungsteam, gepaart mit Industrie Know-How das wir im Shareholderkreis mitbringen. Amos Lasker, der israelischer Mitbegründer von FSIGHT, war zuletzt CEO des israelischen Energieversorgers Israel-Electric-Company (IEC) und bringt immense Erfahrung aus dem Sektor mit. Das operative Team von FSIGHT hat vor mehr als zehn Jahren bei Betterplace die Software für den ersten flächendeckenden Roll-Out von E-Mobilität in Israel gemeinsam mit Renault/Nissan verantwortet.

Und da Sie nun in Israel sind: Wie sind die Unterschiede zwischen Österreich und Israel in Bezug auf Netzbetrieb und Energiewirtschaft?

Israel ist energiewirtschaftlich mit den Energiemärkten Europas nicht unbedingt zu vergleichen. Da gibt es zum einen die Einschränkungen aus dem geopolitischen Umfeld. Zum anderen, ist dort zwar der Produktionssektor teil-liberalisiert, der Absatzmarkt aber nur beschränkt. Unter Bedacht auf die lokalen Rahmenbedingungen versucht Israel aber in der Liberalisierung seines Energiemarktes im Gleichschritt mit der EU zu gehen. Das eröffnet übrigens interessante Möglichkeiten. Auch diese verfolgen wir.

Aus dem Archiv: Eveline Steinberger-Kern im Video-Interview mit dem brutkasten

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Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Thomas Fuchs ist seit Oktober 2024 der erste Chief AI Officer in der Geschichte des US-Pharmakonzerns Lilly. Der aus Österreich stammende Forscher studierte Technische Mathematik an der TU Graz, promovierte an der ETH Zürich und forschte am Jet Propulsion Laboratory der NASA, bevor er am Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York das Digital-Pathology-Unternehmen Paige AI mitgründete. Später baute er am Mount Sinai das erste AI-Department einer Medical School mit auf. Beim Besuch von Lilly Österreich in Wien sprach er mit brutkasten über den Supercomputer des Konzerns, die Grenzen von KI in der Medikamentenentwicklung und darüber, warum Österreich der Schweiz nicht nachstehen müsste.


brutkasten: Sie haben selbst mehrere Unternehmen gegründet, darunter Paige AI. Warum der Schritt in einen Konzern wie Lilly?

Thomas Fuchs: Mein erstes Startup habe ich mit 16 gegründet, tief in den 90er-Jahren. Das waren Multimedia-CD-ROMs über die österreichische Geschichte zum Jubiläum 1996, die Hypertext-Engine haben wir noch ohne Internet selbst geschrieben. 2017 haben wir dann Paige in New York gegründet, ein Spin-out des Memorial Sloan Kettering, dem größten tertiären Krebszentrum der USA. Es ging darum, auf digitalisierten Pathologieschnitten Krebs und seine Treiber automatisch zu erkennen. Das führte 2021 zur FDA-Autorisierung von Paige Prostate, der ersten KI-basierten Software zur Unterstützung bei der Erkennung verdächtiger Bereiche in digitalisierten Prostatabiopsien. Dazu war ich lange Professor am Sloan Kettering, an der Weill Cornell und am Mount Sinai, wo wir das erste AI-Department einer Medical School gegründet haben. Ein fantastisches Umfeld, aber die Mittel, um das Feld wirklich voranzutreiben, sind bei Lilly ungleich größer. Nicht nur bei der Infrastruktur, sondern auch beim Zugang zu Daten und Expertise. Lilly hat tausende Chemiker:innen und Biolog:innen. Bei Lilly erreichen wir mit unseren Medikamenten ungleich mehr Menschen. Das ist ein enormer Hebel.

Welches Wissen bringen Sie als Chief AI Officer ein?

Die meisten Leute denken bei KI zunächst an Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude. Die sind wichtig, aber das Feld ist deutlich breiter. Wir entwickeln Modelle, die Wissenschaftler:innen beim Design von Molekülen unterstützen, bei Proteinen, bei kleinen Molekülen und auch in der genetischen Medizin. Die Sprachmodelle nutzen wir wiederum, um diese unterschiedlichen Systeme mit Agenten zu orchestrieren. Und wir setzen KI nicht nur in der Discovery und der Entwicklung ein, sondern auch in der Produktion. Lilly baut das Manufacturing weltweit aus, und dort arbeiten wir mit digitalen Zwillingen für Geräte und Prozesse. Wenn man die ganze Pharma-Wertschöpfungskette anschaut, kann jeder einzelne Teil davon profitieren.

Wie haben Sie Ihre Organisation aufgebaut?

Lilly hatte schon vor mir ausgezeichnete Analytics-Abteilungen und begann sehr früh damit, Sprachmodelle zu verwenden. Wir haben dem Ganzen eine neue Struktur gegeben. Mein Team arbeitet im Startup-Stil, in kleinen interdisziplinären Teams, die sich jeweils tief in einzelne Bereiche einarbeiten, von Discovery über Development bis Manufacturing. Der erste Schritt war die Struktur, der zweite der Ausbau der Infrastruktur. Lilly hatte, wie die meisten Betriebe, damals nicht sehr viele GPUs für die Forschung. Jetzt haben wir eine sehr leistungsfähige Recheninfrastruktur.

Thomas Fuchs, Chief AI Officer von Lilly, zu Besuch bei Lilly Österreich in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Wo hat KI in dieser Wertschöpfungskette aktuell den größten Impact?

Das hängt von der Zeitskala ab. Am unmittelbarsten ist es das Manufacturing. Jede Anwendung von KI, die Prozesse in der Produktion effizienter macht, hilft uns, Medikamente verlässlich zu den Patient:innen zu bringen. Der große Teil unserer Arbeit liegt aber in der Discovery: Wie kann man neue Moleküle designen und ihre Eigenschaften, ihre Verträglichkeit und ihre Produzierbarkeit besser einschätzen? Das ist eine wesentlich längere Zeitskala, da reden wir von Jahren. Am Anfang kann man viel beschleunigen und de-risken. Aber am Ende muss die Biologie wirken. Man braucht die klinischen Studien, um zu sehen, ob ein Medikament sicher und effektiv ist. Das wird KI nicht einfach ersetzen.

Warum ein eigener Supercomputer statt Cloud?

Deep Learning besteht intern aus Vektor- und Matrixmultiplikationen, deshalb hat unsere Community ab etwa 2012 angefangen, GPUs aus dem Spieledesign dafür zu verwenden. Unser System ist ein NVIDIA DGX Superpod, deshalb heißt er bei uns LillyPod, mit mehr als 1.000 B300 GPUs. Man kann sich das wie ein wissenschaftliches Instrument vorstellen, wie ein Teleskop oder Mikroskop, das uns erlaubt, tiefer in die kleinsten Dinge hineinzuschauen. Wenn Wissenschaftler:innen nur wenige GPUs haben, können sie keine großen Experimente laufen lassen. Heute können wir Modelle auf Basis all jener Moleküle trainieren, die Lilly in seiner 150-jährigen Geschichte entwickelt hat. Daten bleiben trotzdem der Engpass, in der Biologie gibt es im Vergleich zur Sprache wenige Datenpunkte bei viel höherer Komplexität. Deshalb bauen wir auch automatisierte Labore: Ein Modell schlägt ein Experiment vor, das Labor führt es aus, aus den Daten lernt das Modell wieder dazu. Dieses Flywheel soll uns immer bessere Modelle und damit immer bessere Werkzeuge für unsere Forschenden bringen. Der zweite Teil: Wir passen Sprachmodelle auch an unsere eigenen wissenschaftlichen Anforderungen an.

Das ist eine massive Investition. Wie bringt man das durch?

Wir haben eine Führung, die sehr langfristig denkt und gleichzeitig ein starkes technisches Verständnis mitbringt. Am Ende müssen neue Medikamente herauskommen, die den Patient:innen helfen.

Ist schon etwas herausgekommen?

Im Manufacturing setzen wir KI ein, um Prozesse effizienter zu machen, damit Medikamente verlässlich verfügbar bleiben. In der Discovery haben wir ein Modell entwickelt, das Chemiker:innen beim Design kleiner Moleküle unterstützt. Das verwenden sie tagtäglich. Es hat ihnen neue Ansätze geliefert, die sie dann geprüft haben. So wie Magnus Carlsen im Schach Züge verwendet, die er von der KI gelernt hat, verwenden unsere Chemiker:innen jetzt Motive, die sie von der KI gelernt haben. Aber es bleibt immer eine Partnerschaft zwischen Mensch und Technologie. Wir sind weit davon entfernt, einfach einen Knopf zu drücken und am Ende kommt ein Medikament heraus. KI ist für uns ein Werkzeug, das wir gemeinsam mit unseren Wissenschaftler:innen und für ihre Arbeit entwickeln.

Thomas Fuchs im Interview mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher in Wien. | Foto: Christian Fichtner/big5comm

Kooperiert Lilly dabei auch mit Startups?

Sehr viel, mit Startups und mit größeren Firmen. Wir wollen das Rad nicht neu erfinden. Aber in manchen Bereichen gibt es noch keine passende Lösung, dann entwickeln wir sie selbst. Was ich immer sage: Wir sollen kaufen, was uns beschleunigt, und selbst machen, was uns unterscheidet. Mit TuneLab wollen wir das Biotech-Ökosystem unterstützen. Wir stellen teilnehmenden Biotech-Unternehmen KI-Werkzeuge über TuneLab zur Verfügung.

Wie blicken Sie auf den Standort Europa und Österreich?

Als Europäer liegt mir die Zukunft Europas sehr am Herzen. Ich würde mir mehr Initiativen wünschen, man muss sich nicht zurückhalten. Österreich hat extrem gute Expertise, die Universitäten bilden hervorragend aus, Sepp Hochreiter in Linz hat die LSTMs mitentwickelt. Das sollte ein Leuchtturm der Welt sein. Natürlich braucht es mehr Investitionen, nicht nur vom öffentlichen Sektor, sondern viel mehr vom privaten. Es gibt keinen Grund, warum Österreich der Schweiz nachstehen sollte.

Wäre Ihre Karriere in Europa möglich gewesen?

Schwer zu sagen, die Welt ändert sich. Es gibt sehr erfolgreiche Beispiele in Österreich. Zürich ist ein Hotspot für Startups rund um die ETH, das würde ich mir auch für Österreich wünschen. Gleichzeitig sind die Rahmenbedingungen in den USA nach wie vor günstiger: Mit Paige in New York hatten wir Möglichkeiten, die in Europa schwerer zu finden gewesen wären. Es gibt keinen technischen oder intellektuellen Grund, warum Europa und Österreich nicht vorn dabei sein sollten.

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